Blogi Valmistaudu tekoälyn vallankumoukseen – vaihe 3 on jo lähellä
Olemme juuri siirtyneet OpenAI:n mukaan tekoälyn toiseen vaiheeseen, jossa kielimallit kuten GPT-4 pystyvät tuottamaan luonnollista kieltä, avustamaan monenlaisissa tehtävissä ja kykenevät jopa ihmistasoiseen ongelmanratkaisuun.
Sam Altman, OpenAI toimitusjohtaja, on tuonut esiin, että siirtymä tekoälyn vaiheesta kaksi, vaiheeseen kolme, tulee olemaan huomattavasti nopeampi kuin ensimmäisestä vaiheesta toiseen vaiheeseen siirtyminen. Tämä johtuu tekoälyn kehityksen kiihtymisestä ja teknologian eksponentiaalisesta kasvusta. Vaiheen kolme agenttipohjainen tekoälyteknologia tulee olemaan merkittävässä roolissa, ja sen odotetaan vaikuttavan suuresti monilla aloilla. Ehkäpä voimme puhua jopa tekoälyn vallankumouksesta. Mutta mitä seuraavat vaiheet tuovat tullessaan?
Tässä blogitekstissä tarkastelemme, mitä voimme odottaa tämän hetkiseltä tekoälyn kehityksen vaiheelta, ja mitä seuraavat vaiheet mahdollisesti tuovat tullessaan.
Kuuntele täysin tekoälyn tuottama englanninkielinen podcast tekoälyn kehitysvaiheista, jonka materiaalina käytimme ainoastaan tämän blogin luonnosta. It will blow your mind! Podcast on luotu NotebookLMllä. NotebookLM on Googlen tekoälypohjainen tutkimus- ja kirjoitusavustaja.
Tulevaisuuden tekoäly ei ole pelkkä työkalu, vaan itsenäinen toimija, joka kykenee tekemään tutkimusta ja syvällistä päättelyä täysin omatoimisesti, eli itsenäinen tekoälytutkija vailla ihmisen ohjausta. Tekoälykyvykkyyden kehittyessä tulemme näkemään, kuinka ohjelmistokehityksen paradigmat muuttuvat. Tekoäly tulee avustamaan yhä monimutkaisemmissa tehtävissä ja mahdollistaa sen, että ihmiset voivat keskittyä luovempaan ja strategisempaan työskentelyyn. Tämä muutos johtaa innovaatioiden kiihtymiseen ja mahdollistaa sen, että uusia ratkaisuja voidaan kehittää nopeammin ja tehokkaammin kuin koskaan aiemmin.
Alla on esitetty tekoälyn kehityksen tasot Open AI:n näkemyksen mukaan. OpenAI:n mukaan olemme juuri siirtyneet vaiheeseen kaksi sen julkaistessa uuden o1-preview-mallinsa.
Aiemmin mallista liikkuneissa huhuissa sitä puhuteltiin nimeltä “Project Strawberry”, jota olemme käsitelleet blogissa: Tekoälyn aikakausi ja Googlen entisen toimitusjohtajan Eric Schmidtin kohuhaastattelu.
Lähde: Bloomberg
Tekoälyn kehityksen ensimmäinen vaihe keskittyi kielipohjaisiin keskustelumalleihin, kuten chatboteihin. Tässä vaiheessa tekoäly pystyi ymmärtämään ja tuottamaan luonnollista kieltä, mutta sen kyvyt olivat rajallisia. Chatbotit toimivat usein valmiiden vastausmallien avulla, ja niiden kyky käsitellä monimutkaisia kysymyksiä oli rajoitettu. Ensimmäinen vaihe oli kuitenkin merkittävä askel kohti tekoälyn kehittyneempiä kyvykkyyksiä, sillä se loi perustan tuleville vaiheille, joissa tekoälystä tulee entistä autonomisempi ja tehokkaampi.
Juuri julkaistu o1-preview-malli edustaa merkittävää edistysaskelta tekoälyn päättelykyvyissä, eli jopa ihmistasoista ongelmanratkaisukykyä. Malli hyödyntää kehittyneitä algoritmeja ja syväoppimistekniikoita, jotka mahdollistavat monimutkaisten loogisten ongelmien ratkaisemisen entistäkin tehokkaammin. Syväoppiminen viittaa prosessiin, jossa tekoälymallit oppivat valtavista tietomassoista parantaakseen suorituskykyään, kuten ihmisaivojen oppiessa kokemusten kautta. Kehittyneet algoritmit ovat matematiikan ja tietokoneohjelmoinnin malleja, jotka tekevät tämän oppimisen ja päätöksenteon mahdolliseksi.
O1-preview kykenee siis ymmärtämään syvällisempiä yhteyksiä datan välillä ja tekemään tarkempia ennusteita. Sen parannetut päättelykyvyt avaavat ovia uusiin sovelluksiin eri aloilla, kuten lääketieteessä, teknologian kehityksessä ja tieteen tutkimuksessa, joissa vaaditaan kykyä käsitellä monimutkaista informaatiota ja tehdä perusteltuja päätöksiä.
OpenAI:n tutkija Noam Brownin mukaan tulevaisuuden tekoälymallit voidaan ohjelmoida ajattelemaan tai pohtimaan ongelmia jopa tunteja, päiviä tai viikkoja kerrallaan. Vaikka ajattelun tekninen hinta onkin korkeampi, hän heittää ilmoille kysymyksen: mitä olisimme valmiita maksamaan, jos tämä johtaisi esimerkiksi uuteen syöpälääkkeeseen tai energiatehokkaampaan akkuun?
OpenAi:n sivuilta voit lukea uusimpia uutisia liittyen o1-malliin.
Seuraava tekoälyn vaihe, eli kolmasvaihe on ns. agentit, eli järjestelmät, jotka kykenevät itsenäiseen toimintaan, päätöksentekoon ja oppimiseen ilman jatkuvaa ihmisen ohjausta. Nämä agentit voivat suorittaa monimutkaisia tehtäviä, mukautua muuttuviin olosuhteisiin ja tehdä yhteistyötä sekä ihmisten että muiden tekoälyjen kanssa. Tämä teknologia voi mullistaa tapamme työskennellä, oppia ja kommunikoida, sillä se mahdollistaa entistä tehokkaamman ongelmanratkaisun ja innovoinnin.
Vaiheen kolme nopea kehitys korostaa tarvetta valmistautua muutoksiin sekä teknologian hyödyntämisessä että eettisten ja yhteiskunnallisten kysymysten käsittelyssä. On tärkeää, että sekä yksityinen että julkinen sektori tekevät yhteistyötä varmistaakseen, että agenttipohjaisen tekoälyn tuomat edut saavutetaan vastuullisesti ja kaikkia hyödyttäen.
Vaiheen neljä myötä tekoäly nousee entistä älykkäämmäksi ja autonomisemmaksi. Tämä vaihe vie tekoälyn agentit täysin uudelle tasolle, jossa ne kykenevät ei vain mukautumaan ja toimimaan itsenäisesti, vaan myös luomaan uutta tietoa, innovoimaan ja ennakoimaan monimutkaisia tapahtumia. Tekoäly kykenee ymmärtämään ympäristöään syvällisemmin ja tekemään päätöksiä, jotka perustuvat pitkäaikaisiin strategisiin tavoitteisiin. Tämä voi muuttaa radikaalisti monia teollisuudenaloja, kuten terveydenhuoltoa, energiateollisuutta ja koulutusta.
Vaihe neljä tuo mukanaan uusia mahdollisuuksia, mutta myös haasteita. On ensiarvoisen tärkeää kehittää tekoälyyn liittyviä eettisiä käytäntöjä ja varmistaa, että uuden teknologian hyödyt jakautuvat tasapuolisesti ja turvallisesti. Yhteiskunnan on varauduttava muutoksiin, joita näin edistynyt tekoäly tuo tullessaan.
Monilla toimialoilla, kuten terveydenhuollossa ja teollisuudessa, tekoälyn toisen vaiheen teknologiat, kuten GPT-4, ovat jo tuottaneet merkittäviä tuloksia. Esimerkiksi terveydenhuollossa tekoälypohjaiset diagnostiikkatyökalut ovat auttaneet lääkäreitä tunnistamaan sairauksia tarkemmin ja nopeammin.
Esimerkkejä tekoälyn käytöstä terveydenhuollossa Philipsin sivuilla.
Teollisuudessa tekoälyä on hyödynnetty prosessien optimoinnissa ja koneoppimismallien avulla ennustetaan laitteiden huoltotarpeita, mikä vähentää käyttökatkoksia ja kustannuksia. Tekoälyllä ja erityisesti koneoppimismalleilla on merkittävä rooli teollisuuden ennakoivassa huollossa ja prosessien optimoinnissa.
Esimerkiksi valmistavassa teollisuudessa tekoälypohjaiset ennakoivat huoltomallit analysoivat koneiden ja laitteiden sensoridataa, tunnistaen poikkeavuuksia ja ennustaen, milloin huolto on tarpeen. Tämä vähentää suunnittelemattomia tuotantoseisokkeja ja pienentää huoltokustannuksia. Näiden mallien avulla tuotantolaitokset voivat optimoida laitteiden käytettävyyttä ja parantaa laitteiden käyttöikää.
Yksi konkreettinen esimerkki tästä on IBM Maximo -ennakoivan huollon ratkaisu. IBM Maximo käyttää tekoälyä ja IoT-sensoreita kerätäkseen dataa teollisuuden laitteista ja analysoidakseen niiden kuntoa. Järjestelmän avulla organisaatiot voivat seurata reaaliaikaisesti laitteidensa toimintaa ja optimoida huoltotoimenpiteet, mikä vähentää huoltoseisokkeja ja pidentää laitteiden elinkaarta.
Käsittelemämme esimerkit osoittavat, kuinka tekoäly ei ole vain tulevaisuuden visio, vaan jo nykyisin konkreettisia parannuksia tuova työkalu, jota sinullakin on mahdollisuus hyödyntää.
Lue lisää, miten voimme auttaa tekoälyä toimimaan saumattomasti osana yrityksesi järjestelmiä!
Seuraamme tekoälyn kehitystä tarkalla silmällä ja sovellamme tekoälypohjaisia ratkaisuja asiakasprojekteissamme sekä omassa työssämme. Tekoälyn avulla olemme pystyneet parantamaan asiakkaidemme digitaalisia palveluita, mikä on tuonut konkreettisia tuloksia, kuten tehokkaampia prosesseja ja parempaa asiakaskokemusta. Tämä antaa meille mahdollisuuden olla kehityksen eturintamassa, kun tekoälyn kolmannen ja neljännen vaiheen edistyminen avaa uusia mahdollisuuksia monimutkaisempien ja itsenäisempien ratkaisujen luomisessa.
Tekoäly mahdollistaa merkittävät parannukset liiketoiminnan eri osa-alueilla prosessien ja palveluiden tehostamisessa. Esimerkkinä tästä on asiakkaallemme kehitetty Finspection App, joka digitalisoi liiketoimintaprosesseja, kuten fyysisten lomakkeiden tekstintunnistusta. Sovelluksen jatkokehityksessä höydynnetään tekoälyteknologioita, kuten Google Document AI:ta ja Amazon Textractia, joilla tehostetaan tiedon syöttöä ja vähennetään virheitä, mikä nopeuttaa määräaikaistarkastusten käsittelyä entisestään.
Toinen case-esimerkki tekoälyn integroinnista on sovellus, jonka olemme toteuttaneet asiakkaallemme Spokenille. Sovellus hyödyntää OpenAI Whisper -puheentunnistusteknologiaa, mahdollistaen tehokkaamman puheentunnistuksen ja tekstin käsittelyn. Sovellus analysoi puhemateriaalit ja muuntaa ne raakatekstiksi, joka toimii pohjana korkealaatuisille lopputuotteille, kuten litteroinnille tai tekstitykselle. Whisper tunnistaa myös puhujan vaihtumisen ja laskee puhujien määrän, mikä parantaa palvelun tarkkuutta ja nopeutta. Näin asiakkaamme pystyy tarjoamaan nopeampia ja laadukkaampia palveluita omille asiakkailleen.
Tekoälyn kehityksen vaiheet kolme ja neljä edustavat merkittäviä harppauksia teknologian historiassa, tuoden mukanaan valtavia mahdollisuuksia ja samalla ennennäkemättömiä haasteita. Agenttipohjaisen tekoälyn kehittyessä kyvyiltään entistä itsenäisemmäksi ja älykkäämmäksi, sen vaikutukset ulottuvat niin arkipäiväisiin toimintoihin kuin kriittisiin teollisuuden aloihin. Nämä vaiheet mahdollistavat monimutkaisten ongelmien ratkaisun, nopeuttavat innovaatioita ja avaavat ovia uusiin liiketoimintamalleihin, joiden vaikutukset näkyvät globaalisti.
Tärkeintä tässä kehityksessä on eettinen ja vastuullinen lähestymistapa. Tekoälyn nopean kasvun myötä on välttämätöntä varmistaa, että teknologian tuomat edut jakautuvat tasapuolisesti ja turvallisesti. Tämä vaatii yksityisen ja julkisen sektorin tiivistä yhteistyötä, jotta tekoälyä kehitetään ihmiskeskeisesti ja sen riskit minimoidaan. Yhteiskunnan on valmistauduttava tekoälyn tuomiin muutoksiin, ja meidän on luotava rakenteita, jotka tukevat teknologian kestävää hyödyntämistä kaikilla elämän osa-alueilla.
Vaikka tekoäly kehittyy huimaa vauhtia, on tärkeää huomata, että tulevaisuutta koskevat ennusteet perustuvat tämänhetkisiin arvioihin. Tekoälyn kehityksessä voi tapahtua ennakoimattomia muutoksia, ja teknologian vaikutukset voivat poiketa ennakoidusta. Tämän vuoksi ennusteita tulee käsitellä varauksella, ja on tärkeää varautua siihen, että kehityskulku voi muuttua. Innovaatioiden edetessä on kuitenkin olennaista säilyttää joustavuus ja sopeutua mahdollisiin uusiin suuntauksiin, jotka voivat muuttaa maailmaa ennennäkemättömillä tavoilla.
Tekoälyn tulevaisuus on valoisa, mutta vain jos lähestymme sitä viisaasti ja vastuullisesti. Tekoälyn kehitys tarjoaa meille mahdollisuuden muuttaa maailmaa paremmaksi – niin innovaation, kestävän kehityksen kuin ihmisten elämänlaadun parantamisen saralla.
Jos olet kiinnostunut kuulemaan lisää siitä, miten voimme auttaa juuri teidän yritystänne hyödyntämään tekoälyä, ota rohkeasti yhteyttä!
Testaa tekoälysuosittelijaa
Tekoäly mullistaa teknologia-alan. Lue, miten mm. Googlen entinen toimitusjohtaja Eric Schmidt ja muut asiantuntijat näkevät ohjelmistokehityksen tulevaisuuden.
Blogissa tarkastelemme, kuinka tekoäly voi auttaa yrityksiä uudistamaan liiketoimintaprosessejaan, parantamaan asiakaskokemusta ja luomaan uusia, innovatiivisia tapoja menestyä.
Tässä blogissa tutustumme no-code- ja low-code-ohjelmistokehityksen sekä tekoälyteknologioiden etuihin, käytännön sovelluksiin ja esimerkkeihin siitä, miten ne voivat merkittävästi parantaa kehitysprosessia.